一文带你快速了解元数据管理

当今数字化时代下，我们生活的方方面面都充满了数据，我们越来越离不开数据，也越来越依赖数据。现在越来越多的企业关注数据分析，企业需要知道它们拥有什么数据，数据在哪里、由谁负责，数据中的值意味着什么，数据的生命周期是什么，哪些数据安全性和隐私性需要保护，以及谁使用了数据，用于什么业务目的，数据的质量怎么样，等等。这些问题都需要通过元数据管理解决，缺乏有效的元数据管理，企业的数据资产可能会变成拖累企业利润的“包袱”。

当今数字化时代下，我们生活的方方面面都充满了数据，我们越来越离不开数据，也越来越依赖数据。现在越来越多的企业关注数据分析，企业需要知道它们拥有什么数据，数据在哪里、由谁负责，数据中的值意味着什么，数据的生命周期是什么，哪些数据安全性和隐私性需要保护，以及谁使用了数据，用于什么业务目的，数据的质量怎么样，等等。这些问题都需要通过元数据管理解决，缺乏有效的元数据管理，企业的数据资产可能会变成拖累企业利润的“包袱”。

一、什么是元数据
按照传统的定义，元数据（Metadata）是关于数据的数据。在数据仓库系统中，元数据可以帮助数据仓库管理员和数据仓库的开发人员非常方便地找到他们所关心的数据；元数据是描述数据仓库内数据的结构和建立方法的数据。
元数据与数据的不同之处在于：元数据描述的不是特定的实例或记录，IT部门和业务部门都需要高质量的元数据来理解现有数据；元数据是比一般意义上的数据范畴更加广泛的数据，不仅表示数据的类型、名称、值等信息，还提供数据的上下文描述，比如数据的所属业务域、取值范围、数据间的关系、业务规则、数据来源等。
如果没有数据的类型，名称，数据关系这些元数据管理，那么数据无法被组织有效准确理解分析，数据价值无法发挥，数据反而变成组织的数据负债。所以，元数据，是发挥数据价值的前提，是数据治理的基石！
元数据几乎可以被称为是数据仓库乃至商业智能（BI）系统的“灵魂”，正是由于元数据在整个数据仓库生命周期中有着重要的地位，各个厂商的数据仓库解决方案都提到了关于对元数据的管理。

二、元数据管理范围和目标
一般而言，就数据仓库或者大数据平台中的元数据可以按不同的维度分为技术元数据、业务元数据、操作元数据等，元数据管理的范围大致如下几个方面：
元数据源：元数据源数据仓库和数据平台中的数据实体定义和结构信息。
数据接口：生产系统和操作型系统中采集到数据仓库或者数据平台中的各中数据接口信息。
报表展现（BI）：报表展现的相关指标和统计口径。
数据集成（ETL）：数据汇总、处理和分析的数据集成相关信息。

三、元数据给企业带来的收益
•提供一份企业级的详细应用、数据定义和元素的详细地图，有利于企业的数据应用人员进行数据分析。
•制定企业元数据标准，减少数据冗余性，增加数据共享，使应用开发过程更有效，开发费用更低、避免异构结构定义、提高不同工具之间定义的重复利用率。
•帮助用户理解数据来龙去脉、关系及相关属性，统一所有报表的统计口径，减少数据冲突。
•数据血缘分析，为数据分析提供直观的数据处理先后逻辑，协助提升数据质量。
•数据影响分析，帮助用户识别数据实体会影响的相关处理过程和报表，有利于增强企业运营效率、规避错误及风险。
•通过元数据变更，自始自终确保元数据的准确性和权威性。